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Enregistrement W3094087332 · doi:10.1371/journal.pntd.0008768

Utility of entomological indices for predicting transmission of dengue virus: secondary analysis of data from the Camino Verde trial in Mexico and Nicaragua

2020· article· en· W3094087332 sur OpenAlexaff
Arcadio Morales-Pérez, Elizabeth Nava-Aguilera, Carlos Hernández-Álvarez, Víctor Manuel Alvarado-Castro, Jorge Arosteguí, José Legorreta-Soberanis, Miguel Flores-Moreno, Liliana Morales-Nava, Eva Harris, Robert J. Ledogar, Neil Andersson, Anne Cockcroft

Notice bibliographique

RevuePLoS neglected tropical diseases · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesUBS Optimus FoundationConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésDengue feverDengue virusVirologyTransmission (telecommunications)Timor lesteBiologyPooled analysisGeographyMedicineSocioeconomicsComputer scienceMeta-analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dengue vector entomological indices are widely used to monitor vector density and disease control activities. But the value of these indices as predictors of dengue infection is not established. We used data from the impact assessment of a trial of community mobilization for dengue prevention (Camino Verde) to examine the associations between vector indices and evidence of dengue infection and their value for predicting dengue infection levels. In 150 clusters in Mexico and Nicaragua, two entomological surveys, three months apart, allowed calculation of the mean Container Index, Breteau index, Pupae per Household Index, and Pupae per Container Index across the two surveys. We measured recent dengue virus infection in children, indicated by a doubling of dengue antibodies in paired saliva samples over the three-month period. We examined the associations between each of the vector indices and evidence of dengue infection at household level and at cluster level, accounting for trial intervention status. To examine the predictive value for dengue infection, we constructed receiver operating characteristic (ROC) curves at household and cluster level, considering the four vector indices as continuous variables, and calculated the positive and negative likelihood ratios for different levels of the indices. None of the vector indices was associated with recent dengue infection at household level. The Breteau Index was associated with recent infection at cluster level (Odds ratio 1.36, 95% confidence interval 1.14-1.61). The ROC curve confirmed the weak predictive value for dengue infection of the Breteau Index at cluster level. Other indices showed no predictive value. Conventional vector indices were not useful in predicting dengue infection in Mexico and Nicaragua. The findings are compatible with the idea of sources of infection outside the household which were tackled by community action in the Camino Verde trial.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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